import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 数据预处理：将图像转换为张量并归一化
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 将图像转换为张量
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  # 归一化，使数据分布更均匀
])

# 加载训练集和测试集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

# 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)  # 批量大小为64，随机打乱数据
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)  # 测试集不需要打乱

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        # 定义网络结构
        self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128)  # 输入层（28×28像素）到隐藏层1（128个神经元）
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)       # 隐藏层1到隐藏层2（64个神经元）
        self.fc3 = nn.Linear(64, 10)        # 隐藏层2到输出层（10个类别）

    def forward(self, x):
        # 前向传播
        x = x.view(-1, 28 * 28)  # 将图像展平为一维向量
        x = F.relu(self.fc1(x))  # 第一层激活函数（ReLU）
        x = F.relu(self.fc2(x))  # 第二层激活函数（ReLU）
        x = self.fc3(x)          # 输出层
        return x

model = SimpleNet()  # 创建模型实例
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失函数，常用于分类任务
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # Adam 优化器，学习率 0.001

num_epochs = 5  # 训练轮数

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()  # 设置为训练模式
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()  # 清空之前的梯度
        output = model(data)  # 前向传播
        loss = criterion(output, target)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数

        if batch_idx % 100 == 0:
            print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Batch {batch_idx}, Loss: {loss.item():.4f}")

model.eval()  # 设置为评估模式
correct = 0
total = 0

with torch.no_grad():  # 关闭梯度计算
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)  # 前向传播
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)  # 获取预测结果
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

accuracy = correct / total
print(f"Test Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

torch.save(model.state_dict(), "pytorch-fcnn.pth")  # 保存模型参数